一种从MPEG压缩视频流中提取关键帧的方法

在基于视频内容检索的多媒体系统中,由于需要进行镜头分割和提取关键帧,还需要用静态图象来表示视频内容以及该图象的特性进行分析,因此根据视频序列中相邻画面一般具有相似性和连续性这一镜头分割和关键帧提取的共同理论依据,构造了关键帧提取系统,它能直接提取关键帧,而不用先进行镜头分割,且只需要Ⅰ帧信息及其频域直流分量的信息,即能达到最小程度的解码,在关键帧的判定方面,通过分析当前镜头分割技术的特点及其发展方向,提出了质点等价法和基于宏块互异的方法。     

一种从压缩视频流中提取关键帧的方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于DC系数和运动矢量直接从MPEG压缩视频提取关键帧的方法,无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。     

基于镜头内容变化率的关键帧提取算法

针对含有运动目标的视频采用单一阈值提取关键帧时易出现漏检或冗余的情况,提出基于镜头内容变化率的关键帧提取算法。根据镜头相邻帧差和与镜头平均邻帧差的变化特点定义镜头内容变化率,由该变化率确定关键帧提取的高、低阈值,实现自动提取一到多帧关键帧。实验结果表明,该变化率对视频帧的内容变化有较好的描述能力,提取的关键帧具有很好的代表性。     

视频镜头关键帧重构算法及其在检索中的应用

提出一种利用重构的静态关键帧和动态关键帧来表示视频镜头内容的检索算法．该算法充分利用视频序列在时间轴上的特性构建静态关键帧,并利用三维小波变换构建动态关键帧,将运动信息和静态信息相结合以更好地反映视频序列的内容．实验结果表明,该算法的性能优于基于时域最大值关键帧的算法及其改进算法．     

一种从MPEG视频流中快速分割镜头的算法

镜头分割算法是实现视频检索的关键,本文提出一种针对MPEG视频流的快速分割镜头的算法,介绍了该算法的基本原理与实现过程。该算法利用压缩视频中的可用信息,通过计算帧的内编码宏块数量的比例作为是否需要进行镜头分割判别的标识,进而计算MPEG视频流B帧各宏块编码类型来检测发生镜头分割的帧住置,并进行了相关的实验。实验
结果表明,该算法能快速有效地检测镜头分割,且计算量较小。     

MPEG压缩域关键帧提取的研究

提出了一种基于MPEG压缩域关键帧的提取方法.首先对MPEG压缩域中实现I帧的提取,然后利用I帧的特征8×8块的DC系数,计算相邻I帧对应位置的8×8块的DC系数相似性度量,进而实现镜头的判断,最后利用P帧宏块类型提取关键帧.由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需要对其完全解压,所以计算复杂度低,提高了提取速...     

基于内容检索中的视频分割技术及新的进展

在视频镜头分割领域,近来出现了大量的算法,这些算法总体来说可以分为像素域和压缩域两种情况下的处理,同时也因选取的视频特征不同,可以适用于hardcut、fade、dissolve三种不同的镜头转换形式。该文主要对这些算法以及视频特征进行讨论,并进一步介绍了关键帧抽取方面的相关新的进展。     

基于文字和图像信息提取视频关键帧

关键帧提取是基于内容检索的一个重要的组成部分,所提取的关键帧的质量的好坏,直接影响检索的结果。该文介绍了目前几种较为典型的算法,并在对其进行分析比较的基础上,针对新闻视频提出了基于文字和图像信息提取关键帧的算法,取得了很好的效果,最后在结论中提出了综合运用音频、图像、文字和运动信息提取关键帧的层次化算法思想。     

一种改进的视频关键帧提取算法研究

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题.提出了一种改进的关键帧提取算法,其为视频检索奠定了基础,镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法.首先,通过结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,根据视频内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到的检测镜头进行二次检测,优化检测结果;最后,在HSV颜色空间的基础上,计算每个镜头内每帧的图像熵,从而确定关键帧序列.实验结果表明,提出的改进算法所得到的关键帧结构紧凑且分布均匀.     

基于压缩域的关键帧快速提取方法

关键帧提取技术是基于内容检索和视频分析的基础。关键帧的使用减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。首先介绍了目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于运动特征利用模糊推理算法从MPEG视频流中提取关键帧的方法。由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需对其解压,所以计算复杂度低,提高了提取速度。实验证明该方法效率高,可以比较好地代表视频内容。     

压缩视频流关键帧快速抽取方法

关键帧获取是视频内容分析的前提。目前的视频关键帧提取算法往往需要经过较多的计算才能确定,不适合海量视频数据处理的需求。面对互联网数据流的监控应用,分析了MPEG压缩视频流的特点,提出了一种新的关键帧快速抽取方法。该方法考虑了所抽取关键帧的覆盖面和视频动态性检测的需要,根据视频长度抽取多段关键帧,段首帧反馈定位,段内按稀疏系数抽取。通过视频库和IDC机房网络数据流的检测实验表明,提出的方法是快速有效的,能较好地应用于高速网络的视频监控中。     

基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取

关键帧提取技术,是基于内容的视频检索的一个重要组成部分。为了能从不同类型的视频里有效地提取关键帧,提出了基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取算法。首先通过图像的颜色特征获取视频镜头的相似性矩阵,然后通过仿射传播聚类自适应地提取视频关键帧。该算法从视频的本身信息分布出发,自适应地搜索出视频最优关键帧,且运算速度快。实验表明,该算法能有效地提取出视频最优关键帧,且算法快速稳健。     

基于粒子群的关键帧提取算法

关键帧提取是基于内容的视频检索中的重要一步,为了能够有效地提取出不同类型视频的关键帧,提出一种基于粒子群的关键帧提取算法。该方法首先提取出视频中每帧的全局运动和局部运动特征,然后通过粒子群算法自适应地提取视频关键帧。实验结果表明,采用该算法对不同类型的视频提取出的关键帧具有较好的代表性。     

基于K均值聚类的视频关键帧提取技术研究

文章提出了一种基于k均值聚类的视频关键帧提取算法.该算法在视频的镜头分割算法之上,通过层次聚类对视频内容进行初步划分,之后结合k均值聚类算法对初步提取的关键帧进行直方图特征对比去掉冗余帧,最终确定视频的关键帧序列.经过大量的实验数据证明,该算法能够提取出冗余度较低、代表性较强的关键帧,一定程度上为视频关键帧提取提供了有...     

基于关键帧的三维人体运动检索

提出一种基于关键帧的三维人体运动检索技术.首先采用骨骼夹角作为对原始运动数据的特征表示并提取运动片断关键帧集合,以此作为原始运动片断的特征表示;然后基于所提取关键帧数据在相似运动片断之间具有一致性的特点,在两两关键帧集合之间建立距离矩阵进行相似度匹配.实验结果表明,与现有大多数基于内容的三维人体运动数据检索方法相比,该方法能够取得更好的时间效率且不依赖于任何预先设定的参数,相对于现有基于关键帧的运动检索技术而言,其能够获得更好的检索效果.     

基于粗糙集的压缩域关键帧提取算法

提出一种基于粗糙集(RS)的压缩域关键帧提取算法。该算法从视频的压缩域数据流中提取I帧,以相邻I帧的差值为行、多个特征属性为列建立信息系统,对该系统进行归一化、离散化,采用RS的属性约简理论从中得到没有冗余的属性核,利用不可分辨关系进行关键帧提取。与像素差法、直流系数法的性能比较结果表明,该算法的计算复杂度更低,且适用于不同类型的视频。     

基于关键帧的视频摘要研究

提出基于Directshow组件结构实时提取各类音视频特征的方法,并综合利用这些特征,通过对常用的视频关键帧提取算法进行分析比较,提出了基于FCNN模型的自适应关键帧提取方法,该方法可以适应于各种视频类型。以关键帧为基础,提出利用插值算法建立视频摘要的方法。最后以新闻视频为例,给出了基于内容的新闻视频摘要系统（KBVA-1）。     

基于改进K-means算法的关键帧提取

为克服传统聚类算法在关键帧提取过程中对初始参数较为敏感的问题,提出一种基于改进K-means算法的关键帧提取算法。在人工鱼群算法中,依据人工鱼群体相似度对提取的特征向量进行自组织聚类,采用进步最大原则使人工鱼聚集在几个极值点位置,以每个极值点群体相似度最高的人工鱼为初始聚类中心,执行K-means算法,得到聚类结果,并提取关键帧。实验结果表明,该算法的准确率较高,能较好地表达视频的主要内容。     

一种压缩域中基于镜头的关键帧提取改进算法*

关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础。针对压缩视频序列提出一种基于镜头的关键帧提取改进算法。其核心是根据压缩视频序列的编码特点,只需要对其进行部分解码,利用I帧信息的直流分量信息构造DC缩微图,并结合图像帧不同区域DC信息的重要程度差异进行相似性度量,进而实现关键帧提取。实验证明,该算法较之传统算法,在查全率和检索时间两项指标上均有显著改善,尤其适用于新闻纪录片、电影片等局部运动较为剧烈的视频序列。     

视频关键帧提取的可能性C-模式聚类算法

提出一种视频关键帧提取方法,以可能性C-模式聚类为基础,选用主色调和次色调描述视频图像的特征,从而无需镜头分割即可直接提取视频的关键帧．实验表明,该方法能够根据视频内容的复杂度有效地提取出最具代表性的关键帧,且具有较高的鲁棒性．